Détection et prédiction de défaillances dans un parc d'éoliennes à l'aide de réseaux bayésiens

Résumé : Dans le domaine de la production d'énergie éolienne, une des pistes les plus promet-teuses pour la maîtrise des coûts en phase opérationnelle passe par la prédiction et la détection précoce des défaillances. Dans cette étude nous présentons une première approche qui se veut réaliste et applicable facilement sur des données réelles. Notre approche repose sur l'utilisa-tion de réseaux bayésiens et essaie d'utiliser l'ensemble des informations qui remontent des outils de surveillance et de gestion des parcs d'éoliennes : informations SCADA spécifiques au fonctionnement de chaque éolienne, informations qui concernent la ferme dans son ensemble et informations de maintenance.
Type de document :
Communication dans un congrès
8èmes journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), 2016, Clermont-Ferrand, France
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [14 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01347808
Contributeur : Philippe Leray <>
Soumis le : jeudi 21 juillet 2016 - 17:32:25
Dernière modification le : lundi 23 octobre 2017 - 17:44:02

Fichier

JFRB01.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01347808, version 1

Collections

Citation

Toader Gherasim, Bouthayna Ed-Dahmouni, Philippe Leray. Détection et prédiction de défaillances dans un parc d'éoliennes à l'aide de réseaux bayésiens. 8èmes journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), 2016, Clermont-Ferrand, France. 〈hal-01347808〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

188

Téléchargements de fichiers

417